[发明专利]一种基于小波包和支持向量机的机床主轴轴承装配状态在线检测方法

摘要

本发明一种基于小波包和支持向量机的机床主轴轴承装配状态在线检测方法，包括如下步骤，步骤1，利用振动加速度传感器采集滚动轴承运转正常状态及非正常状态下的振动信号；步骤2，对采集到的振动信号进行消噪处理，并对消噪后的振动信号进行信号的小波包重构；步骤3，将重构后的振动信号经m层小波包分解，每个频带内的分解信号表征重构信号在该频率范围内的振动信息；步骤4，对各个频带能量值对应的特征向量进行归一化处理，构建新的特征向量；步骤5，以新的特征向量为基础，将该新的特征向量作为样本输入到所利用支持向量机建立的分类器中进行训练，得到训练SVM诊断模型，实现对主轴轴承装配状态的在线检测与诊断。

主权项

一种基于小波包和支持向量机的机床主轴轴承装配状态在线检测方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1，利用振动加速度传感器采集滚动轴承运转正常状态及非正常状态下的振动信号；其中，非正常状态指主轴轴承安装导致的内和/或外圈偏斜或运行一段后由于主轴系统各个零部件热变形不均引起的轴承倾斜；步骤2，对采集到的振动信号进行消噪处理；确定最优小波包基，确定最佳分解层数m，量化小波包分解系数阈值，对振动信号在低频部分和高频部分同时进行细分，得到第m层从低频到高频2m个子频带的小波包分解系数，表示为：对消噪后的振动信号进行信号的小波包重构；步骤3，将重构后的振动信号经m层小波包分解，重构信号的能量被分解到2^m个正交频带上，得到各频带能量值并构造对应的特征向量，以S_m0表示X_m0的重构信号，S_m1表示X_m1的重构信号，依次类推，得到各子频带范围的信号：经小波包分解后的信号在2^m个频带上的能量值总和与重构信号的能量值一致，每个频带内的分解信号表征重构信号在该频率范围内的振动信息；步骤4，对步骤3中所求解的各个频带能量值对应的特征向量进行归一化处理，构建新的特征向量；步骤5，以步骤4中所求得新的特征向量为基础，将该新的特征向量作为样本输入到所利用支持向量机建立的分类器中进行训练，从新的特征向量中选取2n组数据，其中n组用来训练SVM诊断模型，n组用来测试判断主轴轴承的装配状态；当SVM诊断模型中对应数据的状态正常时，轴承状态正常；当SVM诊断模型中对应数据的状态不正常时，轴承呈偏斜状态；从而实现对主轴轴承装配状态的在线检测与诊断。